Rofo 2010; 182(3): 254-260
DOI: 10.1055/s-0028-1109843
Mamma

© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Can Color-Coded Parametric Maps Improve Dynamic Enhancement Pattern Analysis in MR Mammography?

Können farbkodierte parametrische Karten die Analyse dynamischer Anreicherungsmuster in der MR-Mammografie verbessern?P. A. Baltzer1 , M. Dietzel1 , T. Vag1 , S. Beger1 , C. Freiberg1 , A. B. Herzog1 , M. Gajda2 , O. Camara3 , W. A. Kaiser1
  • 1Institute of Diagnostic and Interventional Radiology, Friedrich-Schiller-University Jena
  • 2Institut of Pathology, Friedrich-Schiller-University Jena
  • 3Clinic of Gynecology, Friedrich-Schiller-University Jena
Further Information

Publication History

received: 23.6.2009

accepted: 28.9.2009

Publication Date:
27 October 2009 (online)

Zusammenfassung

Ziel: Dynamische Anreicherungsmuster stellen ein Hauptkriterium für die Differenzialdiagnose von Herdbefunden in der MR-Mammografie (MRM) dar. Der übliche Ansatz zur Erfassung dynamischer Anreicherungsmuster ist die Messung von Signalintensitäts-Zeit-Kurven (SZK) durch manuelle Platzierung von Regions of Interest (ROI). Computer können SZK in jedem untersuchten Voxel berechnen und das Ergebnis zu einer farbkodierten parametrischen Karte (FPK) kombinieren. Dadurch können SZK in der gesamten Läsion beurteilt werden. Diese Untersuchung diente dem Vergleich der diagnostischen Genauigkeit (DG) von FPK mit der ROI-Messung von SZK. Material und Methoden: 329 konsekutive Patienten mit 469 histologisch verifizierten Läsionen wurden untersucht. Die MRM wurde gemäß Standardprotokoll (1,5 T, 0,1 mmol/kg KG Gd-DTPA) durchgeführt. ROI wurden manuell in jeder Läsion zur Messung von SZK platziert. FPK wurden in allen Patienten mithilfe einer dedizierten Software (CADSciences) berechnet. Beide Methoden wurden durch 2 Observer im Konsensus auf einer ordinalen Skala beurteilt. Die Receiver-Operating-Characteristics(ROC)-Analyse wurde zum Vergleich beider Methoden eingesetzt. Ergebnisse: Die Fläche unter der Kurve (AUC) war signifikant (p = 0,026) höher für FPK (0,829) vs. SZK (0,749). Die Sensitivität betrug 88,5 % (FPK) vs. 82,8 % (SZK), während die Spezifität zwischen beiden Methoden gleichwertig war (FKP: 63,7 %, SZK: 63,0 %). Schlussfolgerung: FPK zeigten eine signifikant höhere DG im Vergleich zu SZK, speziell konnte die Sensitivität gesteigert werden. Aus diesem Grunde erscheinen FPK eine brauchbare Methode zur Beurteilung dynamischer Anreicherungsmuster in der MRM zu sein, wobei sie in der Lage sind, mehrere Bildgebungsserien zu einer parametrischen Karte zusammenzufassen.

Abstract

Purpose: Post-contrast enhancement characteristics (PEC) are a major criterion for differential diagnosis in MR mammography (MRM). Manual placement of regions of interest (ROIs) to obtain time/signal intensity curves (TSIC) is the standard approach to assess dynamic enhancement data. Computers can automatically calculate the TSIC in every lesion voxel and combine this data to form one color-coded parametric map (CCPM). Thus, the TSIC of the whole lesion can be assessed. This investigation was conducted to compare the diagnostic accuracy (DA) of CCPM with TSIC for the assessment of PEC. Materials and Methods: 329 consecutive patients with 469 histologically verified lesions were examined. MRM was performed according to a standard protocol (1.5 T, 0.1 mmol/kgbw Gd-DTPA). ROIs were drawn manually within any lesion to calculate the TSIC. CCPMs were created in all patients using dedicated software (CAD Sciences). Both methods were rated by 2 observers in consensus on an ordinal scale. Receiver operating characteristics (ROC) analysis was used to compare both methods. Results: The area under the curve (AUC) was significantly (p = 0.026) higher for CCPM (0.829) than TSIC (0.749). The sensitivity was 88.5 % (CCPM) vs. 82.8 % (TSIC), whereas equal specificity levels were found (CCPM: 63.7 %, TSIC: 63.0 %). Conclusion: The color-coded parametric maps (CCPMs) showed a significantly higher DA compared to TSIC, in particular the sensitivity could be increased. Therefore, the CCPM method is a feasible approach to assessing dynamic data in MRM and condenses several imaging series into one parametric map.

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Dr. Pascal Andreas Thomas Baltzer

Institute of Diagnostic and Interventional Radiology, Friedrich-Schiller-University Jena

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